Захватите рабочий стол, сделайте его 256-цветным и отправьте через Интернет

ХОРОШО. После нескольких дней борьбы со многими методами захвата и квантизаторами цвета я наконец нашел решение. Теперь я могу отправлять полное изображение рабочего стола со скоростью 10–14 кадров в секунду и измененные области рабочего стола со скоростью 20–30 кадров в секунду.

В коде я использовал rcravens для захвата экрана и смены экрана. Затем я обрезал изображение до 10 штук. После этого я взял небольшие фрагменты и сделал их 256-цветными, используя квантизатор цвета Octree, описанный здесь. спасибо @Dai, который указал мне на это направление. После уменьшения цвета я преобразовал каждый кусок в массив байтов и сжал их с помощью библиотеки LZ4.Net.

Вот код:

    int all_count = 0;
    Bitmap _desktop = null;

    Bitmap _merged_bitmap = new Bitmap(1600, 900);

    int _height_part_ = 0;
    int _total_rows = 10;
    Bitmap[] crops = null;
    Bitmap[] _new_crops = null;
    Stopwatch sw = new Stopwatch();

    int _desktop_height = 0;
    int _desktop_width = 0;

    ImageManipulation.OctreeQuantizer _q ;
    RLC.RemoteDesktop.ScreenCapture cap = new RLC.RemoteDesktop.ScreenCapture();



   private void CaptureAndSend()
    {
        sw.Restart();

        //cap = new RLC.RemoteDesktop.ScreenCapture();

        int _left = -1, _top = -1; //Changed regions
        _desktop = cap.Screen(out _left, out _top); //Capture desktop or changed region of it

        if (_desktop == null) return; //if nothing has changed since last capture skip everything

        _desktop_height = _desktop.Height;
        _desktop_width = _desktop.Width;

        // If very small part has changed since last capture skip everything
        if (_desktop_height < 10 || _desktop_width < 10) return; 

        TotalRows(_total_rows); // Calculate the total number of rows 

        crops = new Bitmap[_total_rows]; // Cropped pieces of image
        _new_crops = new Bitmap[_total_rows];

        for (int i = 0; i < _total_rows - 1; i++) //Take whole image and split it into smaller images
            crops[i] = CropRow(i);
        crops[_total_rows - 1] = CropLastRow(_total_rows - 1);


        Parallel.For(0, _total_rows, i =>
        {
            ImageManipulation.OctreeQuantizer _q = new ImageManipulation.OctreeQuantizer(255, 4); // Initialize Octree
            _new_crops[i] = _q.Quantize(crops[i]);

            using (MemoryStream ms=new MemoryStream())
            { 
                _new_crops[i].Save(ms, ImageFormat.Png);
                //Install-Package LZ4.net
                //Compress each part and send them over network
                byte[] data = Lz4Net.Lz4.CompressBytes(ms.ToArray(), Lz4Net.Lz4Mode.HighCompression);

                all_count += data.Length; //Just to check the final size of image
            }                  
        });



        Console.WriteLine(String.Format("{0:0.0} FPS , {1} seconds , size {2} kb", 1.0 / sw.Elapsed.TotalSeconds, sw.Elapsed.TotalSeconds.ToString(), all_count / 1024));
        all_count = 0;

    }
    private void TotalRows(int parts)
    {
        _height_part_ = _desktop_height / parts;
    }
    private Bitmap CropRow(int row)
    {
        return Crop(_desktop, new Rectangle(0, row * _height_part_, _desktop_width, _height_part_));
    }
    private Bitmap CropLastRow(int row)
    {
        return Crop(_desktop, new Rectangle(0, row * _height_part_, _desktop_width, _desktop_height - (row * _height_part_)));
    }
 [DllImport("msvcrt.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
    private unsafe static extern int memcpy(byte* dest, byte* src, long count);

    private unsafe Bitmap Crop(Bitmap srcImg, Rectangle rectangle)
    {
        if ((srcImg.Width == rectangle.Width) && (srcImg.Height == rectangle.Height))
            return srcImg;

        var srcImgBitmapData = srcImg.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcImg.Width, srcImg.Height), ImageLockMode.ReadOnly, srcImg.PixelFormat);
        var bpp = srcImgBitmapData.Stride / srcImgBitmapData.Width; // 3 or 4
        var srcPtr = (byte*)srcImgBitmapData.Scan0.ToPointer() + rectangle.Y * srcImgBitmapData.Stride + rectangle.X * bpp;
        var srcStride = srcImgBitmapData.Stride;

        var dstImg = new Bitmap(rectangle.Width, rectangle.Height, srcImg.PixelFormat);
        var dstImgBitmapData = dstImg.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstImg.Width, dstImg.Height), ImageLockMode.WriteOnly, dstImg.PixelFormat);
        var dstPtr = (byte*)dstImgBitmapData.Scan0.ToPointer();
        var dstStride = dstImgBitmapData.Stride;

        for (int y = 0; y < rectangle.Height; y++)
        {
            memcpy(dstPtr, srcPtr, dstStride);
            srcPtr += srcStride;
            dstPtr += dstStride;
        }

        srcImg.UnlockBits(srcImgBitmapData);
        dstImg.UnlockBits(dstImgBitmapData);
        return dstImg;
    }

Я знаю, что мой код неэффективен с точки зрения памяти. Буду признателен, если кто-нибудь поможет мне оптимизировать этот код. Еще раз спасибо моим друзьям A.Abramov, Dai, HansPassant, TaW и другим.

РЕДАКТИРОВАТЬ 2: я полностью удалил свой старый пост, потому что он неактуален! я думал, что под 256 цветами вы имели в виду 256 бит, а вы говорите о 256 байтах! Я вычислил это, введя в свой калькулятор исходные координаты (900 x 900) и умножив на 256 для цвета. В результате получилось 20,7360,000 бита, что примерно равно 2.5 MB. При сжатии это может достигать 1 MB, в то время как битовый цветовой эквивалент (деленный на 8) будет 300 KB базовым, а сжатый будет намного меньше. Решение простое - действительно нужно много времени, чтобы сделать такое изображение. Большинство приложений, о которых вы говорите, таких как teamviewer, имеют более низкий FPS и гораздо более низкое качество изображения в зависимости от производительности компьютера. Таким образом, мне очень жаль, но решение, вероятно, невозможно сделать за то время, которое вы запросили, с таким компьютером, как ваш.

РЕДАКТИРОВАТЬ 3: Ханс подсчитал в комментариях к вашему вопросу - мы говорим о 22 GB. Это не нормальная работа для среднего компьютера. Это не невозможно, но, если говорить о 2015 году, домашний компьютер не может обрабатывать столько данных за секунду.